隐私增强视频上的自动跌倒检测

隐私增强视频模糊了视频中人的外观。我们考虑了四种隐私增强方法：模糊人影、轮廓化人影、用图形框覆盖人、用图形椭圆覆盖人。我们证明了基于视频的自动跌倒检测算法在隐私增强视频上的准确性与原始视频相当。该算法在家中固定摄像机录制的视频上工作，使用前景-背景分割算法提取视频中运动的最小包围矩形（MBR），并利用时间序列形状分析矩形的高度和宽度来检测跌倒。我们报告了针对23种场景的跌倒检测准确性，这些场景以原始视频和隐私增强视频呈现，涉及一名演员表演正常活动和各种跌倒。我们发现，隐私增强视频上的跌倒检测，除了通常的模糊处理外，与原始视频相比具有竞争力，特别是图形椭圆隐私增强方法的准确性与原始视频相同，即敏感性为0.91，特异性为0.92.